这次是Causal Tree -> Causal Forest -> Generalized Random Forest的slides。 从个人经验来看，GRF依然是很多场景下ITE预估的SOTA，且有一些非常棒的insight。 1 2 3 4 5 6 7

最近在写一些个人总结，其中部分章节有关算法的总结，拿出来分享。 这次是Double Machine Learning相关的总结slides，参考文献如下： Díaz, Iván. "Machine learning in the estimation of causal effects: targeted minimum loss-based estimation and double/debi ...

这篇文章是airbnb中的2020的kdd，讲的是在之前的dl的探索之后的改进，也是一篇实战性非常强的文章，基础背景，Applying Deep Learning To Airbnb Search。 Optimizing The Architecture 在最开始对DL模型进行迭代的时候，我们也是从增加数据、增加网络深度来优化模型，但是却没什么收益，为了解释增加网络深度为什么对于最后结果没有提升， ...

这篇文章是airbnb团队在KDD2019上的一篇文章。在当时来看，GBDT的模型已经对他们的业务有了一定的贡献，这篇文章主要是在讲，该团队在尝试使用NN模型来做进一步的迭代。相比于其他文章更关注于新的建模技巧，这篇文章描述的更多的是从树模型到NN模型这一路走来的心路历程，同时也希望给其他准备尝试NN的团队一些启示和建议。 看完这篇文章还是有很多感想的，会在结束的时候做一些讨论。 Introdu ...

定价相关文章三连，第三篇。这篇是2020年的kdd，关于沃尔玛怎么做每日低价的定价策略的。（发现连续三年kdd上都有一篇动态定价相关的文章了，预言kdd2021还会有！） Introduction 沃尔玛作为目前世界上最大的零售商，其核心任务是为人们省钱来让人们更好的生活，我们用一种“每日低价”的策略来达成这个目标，通过尽量压低运营成本，降低商品的售价，以此来增加总的客流量，实现增加销量的目标。 ...

定价相关文章三连。第一篇，kdd2018的airbnb的文章，这篇文章的思路放在当时也是非常巧妙的，在大家都还在用linear regression去fit价格系数时候，这篇文章提出了一种较为新颖的定价模型，在非标品定价的业务场景下具有一定实用价值。这篇文章也是比较早发表在机器学习领域的动态定价相关的文章，当年看完之后对airbnb充满respect。 Introduction airbnb是一个 ...

定价相关文章三连，第二篇，这篇是美国某航空咨询公司发表的一篇航旅附加产品定价的文章，主要思路与airbnb的较为一致，但是业务场景会有些差别，中了kdd2019。 Introduction 在航旅行业中，附加产品（Ancillariey，不知道怎么翻译）已经是提升收益和利润的主要来源，传统的定价策略只是基于商业规则来制定的，并没有根据市场的变化进行改变。这篇文章描述了一个第三方航旅咨询提供的动态定 ...

换口味continue。 这篇文章是19年的Managment Science上的文章，主要是做市场营精准用户营销的，文章中提到了一个2阶段的实验以及使用一些机器学习方法来更高效的做营销活动分发，里面的实验建模方法、问题分析的思路和方法跟我们当前所做的工作（滴滴价格引擎）都十分相像，某种程度上说，这些也是我们团队在过去两年中，实打实踩出的“best practice”，所以拿出来写一下。 因为是M ...

今天来换换口味，看一篇阿里饿了么ETA相关的文章，这篇文章中了KDD2020，里面有很多真实的实践，包括特征构建、深度模型调优等等，总体看来下来还是含金量比较高的文章。 Introduction & Related Work 即时订餐配送平台上一个很重要的机器学习应用场景就是订单履约周期预测（Order Fulfillment Cycle Time prediction），OFCT的预估一 ...

这篇文章是最近隔壁组的一个小同学的分享，当时没听太懂，自己又看了一遍，发现是个比较有意思的文章，拿出来写一下。这篇文章中了19年的AAAI，也经常被其他论文引用，是篇比较经典的文章了。 Introduction 此处默认大家已经有了一些因果推断相关的背景知识。 在很多现实场景中，treatment是有序的，或者说是单调递增的连续变量，而不是一个二元的，而treatment effect也依赖于tr ...